奇门遁甲|OpenCV中矩形框的各种神操作

OpenCV学堂 2024-08-28 22:16

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神存在于细节之中!

函数说明与基本操作

图象处理中最常见的就是截取图象的一部分区域区域进行处理,这部分区域简称ROI,最常见的ROI区域就是矩形,当然还有很多不规则的ROI区域。对矩形ROI区域位置,OpenCV中有个数据结构cv::Rect来表示。cv::Rect的成员变量与函数支持说明:

Rect.x 表示左上角点x的坐标Rect.y 表示左上角点y的坐标Rect.width 表示矩形的宽度Rect.height 表示矩形的高度Rect.area() 表示矩形的面积Rect.size() 表示矩形的大小Rect.tl() 表示矩形左上角点的坐标Rect.br() 表示矩形右下角点的坐标Rect.contains() 判定一个点是否在矩形区域内,这个尼玛太有用啦!Rect.empty() 判定矩形是否为空

上述这部分的代码演示如下:

// 矩形操作
cv::Mat image = cv::imread("D:/images/1024_mask.png");
cv::Mat result = image.clone();
// 绘制矩形框
cv::Rect r1(182035070);
cv::rectangle(result, r1, cv::Scalar(02550), 280);
// 绘制两个点
cv::circle(result, r1.tl(), 3, cv::Scalar(0255255), 380);
cv::circle(result, r1.br(), 3, cv::Scalar(0255255), 380);
// 判定一个点是否在矩形内
cv::Point pt1(1015);
cv::Point pt2(4545);
std::cout << "pt1 in r1: " << r1.contains(pt1) << " pt2 in r1: " << r1.contains(pt2) << std::endl;
std::cout << "r1 area: " << r1.area() << " r1 size: " << r1.size() << std::endl;

cv::imshow("result", result);
cv::waitKey(0);


运行结果如下:


各种神奇的矩形操作

直接平移:

把一个坐标点加到矩形上,可以直接平移矩形,代码演示如下

cv::Rect box1(182035070);
cv::rectangle(image, box1, cv::Scalar(02550), 280);

cv::Rect box2(6015035070);
cv::rectangle(image, box2, cv::Scalar(02550), 280);

cv::Rect box3(12528035070);
cv::rectangle(image, box3, cv::Scalar(02550), 280);

cv::Rect box6(284035070);
cv::rectangle(image, box3, cv::Scalar(02550), 280);

// 平移从box1 + pt
cv::Point pt(42130);
cv::Rect box7 = box1 + pt;
std::cout << "平移前: "<" 平移后:"<< box7.tl() << std::endl;
cv::rectangle(image, box7, cv::Scalar(2550255), 280);


判定矩形相等:

对两个矩形,可以直接进行比较,代码演示如下:

std::cout << "box1 == box7: "<< std::to_string(box1 == box7) << " box2 == box7: " << std::to_string(box2 == box7) << std::endl;


计算并交比,生成外接矩形:

对两个矩形可以计算交集得矩形框大小、也可以计算并集得矩形框大小。代码演示如下:

// 获取中心点
int cx = static_cast<int>(box7.x + box7.width / 2);
int cy = static_cast<int>(box7.y + box7.height / 2);
std::cout << "cx: " << cx << " cy: " << cy << std::endl;

// 计算并交框
Rect box4 = box1 & box6;  // 交  
Rect box5 = box2 | box3; // 并
std::cout << box5.tl() << std::endl;
cv::rectangle(image, box4, cv::Scalar(0255255), 280);
cv::rectangle(image, box5, cv::Scalar(0255255), 280);


排序矩形框,根据矩形框面积与坐标点

对得到不同矩框可以根据面积进行排序,得到不同排序方式得矩形,代码演示如下:

// 升序,基于左上角x坐标排序
static bool compareRect_x(cv::Rect box1, cv::Rect box2) {
    return box1.x <= box2.x;
}

// 升序,基于面积排序
static bool compareRect_area(cv::Rect box1, cv::Rect box2) {
    return box1.area() <= box2.area();
}

// 排序矩形
std::vector boxes;
boxes.push_back(box1);
boxes.push_back(box2);
boxes.push_back(box3);
boxes.push_back(box4);
boxes.push_back(box5);
boxes.push_back(box6);
boxes.push_back(box7);
std::sort(boxes.begin(), boxes.end(), compareRect_area);
for (cv::Rect box : boxes) {
    std::cout << "sorted rect: "<" box.area: " << box.area()<<std::endl;
}

cv::imshow("image", image);
cv::waitKey(0);


运行效果如下:


OpenCV4系统化学习


深度学习系统化学习

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